BEATRICE améliore l'identification des variants génétiques causaux grâce à des techniques avancées.
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La science de pointe expliquée simplement
BEATRICE améliore l'identification des variants génétiques causaux grâce à des techniques avancées.
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Une nouvelle plateforme améliore la sécurité et l'efficacité des médicaments en Australie.
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Une étude révèle des méthodes efficaces pour réduire les taux de CDI dans les établissements de santé.
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De nouvelles techniques en IA améliorent la prédiction et la conception de la structure des protéines.
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Une nouvelle approche pour regrouper des séries temporelles fonctionnelles similaires pour une meilleure analyse.
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Une nouvelle méthode traite les conflits dans la classification multi-vue pour une meilleure prise de décision.
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Un nouveau modèle améliore la classification des maladies de la peau en utilisant des techniques avancées.
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MedFuzz évalue les réponses des LLMs à des questions médicales difficiles.
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Examiner le rôle de l'apprentissage profond dans l'amélioration des modèles causaux.
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Une méthode pour quantifier l'incertitude en imagerie médicale pour améliorer le diagnostic.
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Examiner les avantages et les défis des soins prénatals holistiques pour les femmes.
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EyeMoS améliore la détection des maladies oculaires grâce à l'apprentissage multi-modal et à l'estimation de l'incertitude.
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Présentation d'un ensemble de données pour analyser les interactions dans les activités de la vie quotidienne.
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Examiner comment des données limitées affectent la compréhension des transitions des patients dans les études de santé.
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De nouvelles méthodes améliorent la détection des protéines en basse abondance dans le plasma sanguin.
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S'attaquer aux faibles taux de vaccination contre l'hépatite B chez les travailleurs de la santé au Ghana.
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Méthodes pour estimer les caractéristiques d'un jeu de données tout en gardant les données individuelles en sécurité.
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Un nouveau système d'imagerie RF améliore la reconnaissance d'objets dans des environnements difficiles.
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Stratégies pour améliorer la disponibilité et la distribution des travailleurs de la santé dans le monde.
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Une nouvelle méthode améliore les conseils médicaux en utilisant des données passées tout en réduisant les risques.
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Un nouveau modèle améliore la compréhension des images, en se concentrant sur les détails avec efficacité.
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Cette étude examine la prévalence de l'anémie chez les personnes vivant avec le VIH sous traitement.
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Une nouvelle appli pour améliorer les soins centrés sur la personne dans les milieux de santé.
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Une méthode pour créer des représentations claires en utilisant des questions oui/non.
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Examiner comment les modèles de langue peuvent aider à identifier la maladie d'Alzheimer tôt.
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De nouvelles méthodes améliorent la compréhension des traitements du système immunitaire contre les maladies.
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Une nouvelle méthode de détection améliore le suivi des cibles dans les réseaux cellulaires chargés.
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Le COVID-19 affecte pas seulement les poumons mais pose aussi des risques pour la santé du cerveau.
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Cette recherche étudie l'équité des modèles d'apprentissage auto-supervisé entre les groupes démographiques.
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Examiner comment la télésanté a changé les services de santé reproductive pendant la pandémie de COVID-19.
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Cet article examine le potentiel de l'IA générative dans la génération de données de séries temporelles.
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Explore l'impact de l'edge computing sur l'IoT et la gestion des données.
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Un nouveau programme vise à soutenir la récupération après un AVC dans le rural nigérian grâce à l'auto-réhabilitation.
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De nouvelles découvertes sur les peptides de Fibril Paint pourraient changer le diagnostic et le traitement.
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Une nouvelle méthode améliore les prédictions en santé en utilisant des sources de données externes.
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Un nouveau chemin numérique améliore l'accès au dépistage génétique pour les patientes atteintes de cancer du sein.
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Examiner l'impact de la violence sur les infirmières dans les milieux de santé.
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La technologie REST améliore la détection des crises en temps réel grâce à l'analyse EEG.
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Une étude sur l'inclusion des évaluations fonctionnelles dans le CDM OMOP.
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Explorer les relations causales fines pour améliorer la prise de décision en apprentissage automatique.
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